دوره تسلط بر JAGS برای پیاده‌سازی موثر و دقیق Gibbs Sampling همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر JAGS برای پیاده‌سازی موثر و دقیق Gibbs Sampling

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و نمونه‌گیری بیزی
• 2. مبانی نمونه‌گیری بیزی
• 3. مفهوم احتمال شرطی و قضیه بیز
• 4. توزیع‌های پیشین و پسین
• 5. مقدمه‌ای بر Gibbs Sampling
• 6. الزامات نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی
• 7. نصب و پیکربندی نرم‌افزار JAGS
• 8. آشنایی با زبان مدل‌سازی BUGS
• 9. نوشتن مدل‌های ساده در JAGS
• 10. مفهوم زنجیره مارکوف
• 11. فرآیندهای مارکوف و همگرایی
• 12. نکات کلیدی در طراحی مدل‌های بیزی
• 13. انتخاب توزیع پیشین مناسب
• 14. تفسیر نتایج نمونه‌گیری بیزی
• 15. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
• 16. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin)
• 17. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
• 19. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی در JAGS
• 20. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی در JAGS
• 21. مدل‌های رگرسیون پواسون بیزی در JAGS
• 22. کاربرد در تحلیل داده‌های زیستی
• 23. مدل‌سازی بقا در JAGS
• 24. مدل‌های سلسله‌مراتبی در JAGS
• 25. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی خطی
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی لجستیک
• 28. مدل‌سازی داده‌های مکانی در JAGS
• 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های مکانی
• 30. مدل‌های خودهمبستگی مکانی در JAGS
• 31. مدل‌های اثرات مختلط مکانی
• 32. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی در JAGS
• 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی بیزی
• 34. مدل‌های ARMA بیزی در JAGS
• 35. مدل‌های ARIMA بیزی در JAGS
• 36. کاربرد در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 37. مدل‌سازی ساختار داده‌های شبکه‌ای
• 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های شبکه‌ای بیزی
• 39. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه‌ای ساده
• 40. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی در JAGS
• 41. مدل‌سازی پدیده‌های اقتصادی با JAGS
• 42. مدل‌های رگرسیون بیزی برای داده‌های اقتصادی
• 43. مدل‌های پیش‌بینی اقتصادی با رویکرد بیزی
• 44. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی با JAGS
• 45. مدل‌سازی سلامت و بهداشت با JAGS
• 46. مدل‌های اپیدمیولوژیک بیزی
• 47. مدل‌سازی عوامل خطر بیماری‌ها
• 48. تحلیل داده‌های بالینی با JAGS
• 49. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با JAGS
• 50. مدل‌های انتخاب گسسته بیزی
• 51. مدل‌سازی ترجیحات مصرف‌کننده
• 52. کاربرد در تحقیقات بازار
• 53. مدل‌سازی مسائل اجتماعی با JAGS
• 54. تحلیل داده‌های پیمایشی با رویکرد بیزی
• 55. مدل‌سازی شکاف طبقاتی
• 56. تحلیل عوامل مؤثر بر رفاه اجتماعی
• 57. مدل‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 58. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
• 59. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در یادگیری ماشین
• 60. بهینه‌سازی هایپرپارامتر مدل‌ها
• 61. تکنیک‌های پیشرفته در JAGS
• 62. مدل‌های مدل‌سازی حالت پنهان (HMM) در JAGS
• 63. پیاده‌سازی مدل‌های HMM ساده
• 64. کاربرد HMM در پردازش سیگنال
• 65. مدل‌های استنتاج بیزی پویا
• 66. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی
• 67. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
• 68. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در JAGS
• 69. کاربرد در طبقه‌بندی و رگرسیون
• 70. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با JAGS
• 71. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی
• 72. مدل LDA بیزی در JAGS
• 73. کاربرد در تحلیل متن
• 74. مدل‌سازی داده‌های گسسته با JAGS
• 75. مدل‌های چندگانه (Multinomial) بیزی
• 76. مدل‌های ترتیبی (Ordinal) بیزی
• 77. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
• 78. تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی مدل
• 79. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های بیزی
• 80. نقد و بررسی مدل‌های پیچیده
• 81. بهینه‌سازی کد و افزایش سرعت اجرا
• 82. نکات پیشرفته در طراحی مدل‌های کارآمد
• 83. مدل‌سازی عدم قطعیت و حساسیت
• 84. ارتباط با سایر نرم‌افزارهای آماری
• 85. انتقال مدل بین JAGS و Stan
• 86. استفاده از R برای ارتباط با JAGS
• 87. کاربرد JAGS در پژوهش‌های علمی
• 88. مطالعات موردی پیشرفته در JAGS
• 89. تحلیل داده‌های Large-Scale با JAGS
• 90. مدل‌سازی پیشرفته در علوم داده
• 91. چالش‌ها و راهکارها در پیاده‌سازی بیزی
• 92. توسعه مدل‌های سفارشی در JAGS
• 93. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های بیزی
• 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده